C言語でデストラクタ及びスマートポインタを実装した人が居るらしい。何というタイミング。GCC拡張のcleanup attributeを使っているので、使い道は少なそう。それと、メモリをスタックからじゃなくてヒープから取得してるのが気になる。
[C] Implementing smart pointers for the C programming language
http://snaipe.me/c/c-smart-pointers/
https://github.com/Snaipe/c-smart-pointers
C++11は良く分からんので、C言語で。参照でもないけど、実装は似たようなもん。デコンストラクタ問題やオーバーロードや演算子オーバーライドが無いので別物だけど、これはこれで使い道ある気がする。
moveについては、safe_freeのような趣きがあって良ろしいかな。unique_ptrのようなものを作るのにはcoccinelleのようなソフトの支援を借りなければならないけど、coccinelleならコンテキストに依存した複雑な制約を課すことが容易なので、それはそれで色々出来そう。
#include <stddef.h> #include <stdio.h> #include <alloca.h> /* static inline void *_move(void **p){ void *q = *p; *p = NULL; return q; } #define move(p) _move((void **)&p) #define to_rvref(v) ((*(volatile typeof(v)*)alloca(sizeof(v))) = v,alloca(0)) // buggy */ // GCC拡張 #define move(p) ({typeof(p) __q = p; p = NULL; __q;}) #define to_rvref(v) ({typeof(v)* __p = alloca(sizeof(v)); *__p = v; __p;}) int *test(){ int *u = NULL, *v = to_rvref(12345678); printf("%d\n", *v); u = move(v); printf("%d\n", *u); printf("%p\n", v); return u; } __attribute__((optimize("O0"))) void breakstack(){ int **p = alloca(sizeof(int*)*3); *p++ = NULL; *p++ = NULL; *p++ = NULL; } int main(){ int *p = test(); breakstack(); printf("%d\n", *p); // broken }
Pythonでは、タイプヒンティングの構文が標準化されておらず、実装によって構文がバラバラ。
import周りの規則もややこしいことこの上ない。ということで、コード補完のための定義ファイルの生成周りが理解しきれてない。
bpy.types.bpy_prop_collectionのためにGeneric型が欲しいのだが、PyDevはGeneric型に対応していないらしい。なので、現時点で自動補完するならPyDevよりもPyCharmの方が良いはず。
Does PyDev's type hinting support generic types?
http://stackoverflow.com/questions/23876497/does-pydevs-type-hinting-support-generic-types
PyCharmがジェネリックに対応しているとはいっても、クラスのジェネリック型で__init__が必須だったり、プロパティ(ゲッター)の型の処理が怪しかったりと罠多め。
タイプヒンティングの標準化が進んでいるらしく、それはPyCharmの構文とかなり異なるので、標準化されるまで待った方が懸命かもなぁ。
x軸はグレースケールの色と最頻値との差の絶対値、y軸は画像の外周を中心に円にした時の中心からの距離。下図の右下を切り離したいので、別のクラスタリング手法を使う必要がありそう。
しかし、OpenCVにはk-meansしか用意されていないので、sklearnを入れてみた。色々なクラスタリング法が使えて面白い。ただ、遅いからサンプル数を間引かないといけないけども。
しかし、別のケースでは上手く行ってない。
クラスタ数増やしたら一応上手く行ったけど、安定した方法では無さげ。さてどうするかな。外れ値検出とか? アウトラインフラグメント化とか?
中心からの距離をk-meansの要素に使えないかなと思って、作ってみた。
import sys import cv2 import numpy as np import math def main(): if len(sys.argv) != 3: print "./circle_transform.py <in_file> <out_file>" quit() filename = sys.argv[1] outfile = sys.argv[2] image = cv2.imread(filename, cv2.IMREAD_COLOR) if image is None: print "input file is not found" quit() circle = np.zeros([image.shape[0], image.shape[1], 2], dtype=np.float) center = [image.shape[0]/2.0, image.shape[1]/2.0] for i in range(0, image.shape[0]): for j in range(0, image.shape[1]): pos = [i-center[0], j-center[1]] if pos[0] == 0: continue # n = pos[1]/pos[0] # y = nx, x = y/n # if n == 0: continue circle[i,j,0] = 1.0 - max(abs(pos[0]/center[0]), abs(pos[1]/center[1])) # circle[i,j,0] = 1.0 - math.sqrt(pos[0]**2 + pos[1]**2) / math.sqrt(min(center[0]**2 + (n*center[0])**2, center[1]**2 + (center[1]/n)**2)) circle[i,j,1] = math.atan2(pos[1], pos[0]) img_out_size = max(image.shape[0], image.shape[1]) / 2.0 img_out = np.zeros([img_out_size, img_out_size, image.shape[2]], dtype=np.uint8) out_half = [img_out.shape[0]/2.0, img_out.shape[1]/2.0] for i in range(0, image.shape[0]): for j in range(0, image.shape[1]): dist = circle[i,j,0] rad = circle[i,j,1] idx_x = (math.cos(rad)*dist*out_half[0] + out_half[0])%img_out.shape[0] idx_y = (math.sin(rad)*dist*out_half[1] + out_half[1])%img_out.shape[1] img_out[idx_x, idx_y] = image[i, j] cv2.imwrite(outfile, img_out) main()
最適化した。
OpenCV 3.0ではPythonからT-API経由でOpenCLが使えるらしいと聞いて、さっそくパッケージ化して入れてみた。
パッケージは下記。手抜きなので、2.xのパッケージを全部削除してから入れないとダメなど、色々問題あるけれども自己責任で。
http://www4.pf-x.net/nazodane/opencv_3.0.0-beta-1_amd64.deb
3.0ではレガシーなAPIが廃止されたとのことだが、移行ドキュメントが見当たらないし、Google検索では旧APIが引っかかりまくってて残念。取りあえず、引っかかったものだけ挙げてみる。
動かしたところ、sudo nvidia-settings -q GPUCurrentClockFreqs を見る限り、ちゃんとOpenCLを使ってるようだ。
